ニューラル機械翻訳における訳語誤りについての分析
Analysis of mistranslations in neural machine translation

元山梨英和大学教授

江原暉将1967 年早稲田大学理工学部卒。同年 NHK 入局。2003 年 諏訪東京理科大学教授。2009 年 山梨英和大学教授。
2015 年 退職。アジア太平洋機械翻訳協会（AAMT）／ Japio 特許翻訳研究会委員。

有限会社アジア産業研究開発部部長

岡俊行

1983 年東京工業大学数学科卒。株式会社クロスランゲージなどを経て、現在アジア産業に拠点を置きつつ、主にプログラマとして活動中。

1

翻訳と比較して、むしろ問題が大きいとも言える。

はじめに

表1

原文

并且，在本实施方式中，通过在胎冠主槽
６上设置突起２３来可靠地抑制作用有较
大的接地压的胎冠主槽６中的嵌石，并且
通过在胎肩主槽５上不设置突起而确保其槽容积并提高湿路性能。

参照訳文

また、本実施形態では、クラウン主溝６に突起２３を設けることで、大きな接地圧が作用するクラウン主溝６での石噛みを確実に抑制しつつ、ショルダー主溝５には突起を設けないことにより、その溝容積を確保し、ウェット性能を高めている。

深層学習の技術を機械翻訳に応用したニューラル方式 機 械 翻 訳（NMT : Neural Machine Translation）
は、期待以上の翻訳性能を持ちも注目されている、特許翻訳において[1]。しかし NMT も万能ではない。

[2]

従来の統計的機械翻訳（SMT : Statistical MachineTranslation）には見られなかった問題として、不足翻訳（訳抜け）や過剰翻訳（湧き出し）が指摘されている [3]。
さらに NMT においても、訳語の誤りに起因する誤訳が存在する。本文では、この誤訳の問題に着目して考察する。
NMT の翻訳出力の特徴の一つとして、流暢性が高いという点がある。しかし、流暢な訳文の中に訳語の誤りが含まれる場合がある。例えば【表１】に示す例がある。
原文の中国語に含まれる「嵌石」が参照訳文 1 では「石NMT 訳文に含まれる流暢な訳語の誤り

また、本実施形態では、クラウン主溝６に突起２３を設けることにより、大きな接地圧が作用するクラウン主溝６におけNMT 訳文 るスラグが確実に抑制されるとともに、ショルダー主溝５に突起を設けることなくその溝容積を確保してウェット性能を向上させる。

噛み」と表現されているが、NMT 訳文では「スラグ」

2と訳されている。この部分以外は、参照訳文と NMT 訳

SMT では大量の対訳文対から成る訓練データから作

文とは、ほとんど一致しており、NMT 訳文は流暢であ成したフレーズテーブルと呼ばれる句単位 2 の対訳辞書

NMT における訳語の誤りる。このような誤訳は気が付きにくく、不足翻訳や過剰
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人手による訳文であり、正訳であるとみなす。

言語学での「句」とは異なり、単に語の連続という意味である。

を用いて訳語を決めている。そのため、原語と訳語のペ訳語としての正確性が失われることがあるのではないだ

アは、訓練データの対訳文に少なくとも 1 回は現れてろうか。【表１】の例で考察する。訓練データの日本語いる。一方、NMT でも大量の対訳文対からモデルを学部分に「スラグ」を含むデータは 1314 件である。一習させる点は SMT と同様であるが、NMT では単語や方、訓練データの日本語部分に「石噛」を含むデータは構文を多次元のベクトルで表現しており、フレーズテー6 件しかない。NMT は、多数回出現する表現を流暢でブルに相当するものが陽に存在するわけではない。そこあると認識するため、「石噛」より「スラグ」を選択しで、原語と訳語のペアが訓練データに存在するという保やすくなる。実際には、NMT はもっと広範囲な文脈を証はない。実は、【表１】の例は筆者らの実験 3 において利用しているので、このような単純なものではないが、見られたそのような例である。訓練データの中国語側に訳語を誤る理由の一つとして考えられよう。

「嵌石」を含むデータは 1 件しかなく、その日本語側は「石噛み」であり、「スラグ」ではなかった。

SMT においても、流暢性を確保するためのモデル（言語モデル）が使われているが、訳語はあくまでもフレーズテーブルに含まれるものから選ばれるので、NMT で溶蛋白」が参照訳文では「プロラミン」と表現されていのこのような誤訳は発生しない。

る一方、NMT 訳文では「グルテン」と訳されている。

表2

NMT 訳文に含まれる専門用語の誤訳

原文

玉米醇溶蛋白是玉米种子胚乳中的谷醇溶蛋白贮存蛋白。

参照訳文

ゼインは、トウモロコシ種子の内乳におけるプロラミン貯蔵タンパク質である。

NMT 訳文ゼインは、トウモロコシ種子胚乳中のグルテン貯蔵タンパク質である。

4

NMT での訳語誤りの回避

では、NMT 独特のこのような訳語誤りを回避するにはどうしたらよいであろうか。NMT における訳語を決める部分に、フレーズテーブルあるいは他の対訳辞書による制約を加えることが考えられる。実際、例えば文献 [7]においては、そのような制約を加えることで、翻訳の自訓練データの中国語部分に「谷醇溶蛋白」を含むデー動評価値（BLEU）を向上させている。筆者らが行った

タは 0 件であった。一方、訓練データの日本語部分に「グフレーズテーブルを用いた NMT 訳文の自動後修正実験ルテン」を含むデータは 164 件であり、それらのうち、においても【表 1】および【表 2】の NMT 訳文が【表中国語側に「谷蛋白」を含むデータは 117 件、「面筋」3】のように後修正された。

を含むデータは 21 件、「谷朊」を含むデータは 11 件、「麸质」を含むデータは 8 件、「麦麸」を含むデータは6 件であった。また訓練データの日本語部分に「プロラ

表3

表 1 の例

また、本実施形態では、クラウン主溝６に突起２３を設けることにより、大きな接地圧が作用するクラウン主溝６における石噛が確実に抑制されるとともに、ショルダー主溝５に突起を設けることなくその溝容積を確保してウェット性能を向上させる。

表 2 の例

ゼインは、トウモロコシ種子内乳中の谷アルコールロッコ貯蔵タンパク質である。

ミン」を含むデータは 158 件であり、それらのうち、中国語側に「醇溶谷蛋白」を含むデータが全件であった。

3

NMT で訳語を誤る理由

NMT 訳文の自動後修正結果

なぜ NMT では訓練データに出現しない訳語が訳出さ【表 1】の例では「スラグ」が正しく「石噛」と修正された。

れるのであろうか。筆者は NMT 訳文の流暢性の高さに【表 2】の例では「グルテン」が「谷アルコールロッコ」

ヒントがあると考える。つまり、NMT においては、訳と修正され、正訳は得られなかったが、流暢な誤訳では文（ここでは日本文）の流暢性の高さを重視するあまり、なくなった。

3

中日の特許文、約 745 万文対から成る訓練データを用いて実験した。NMT には OpenNMT[4] の RNN（recurrentneural network）モデル [5] を用い、SMT（フレーズテーブルの作成）には Moses[6] のフレーズベース SMT を用いた。

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4

機械翻訳技術の向上【表 2】に訳語誤りの他の例を示す。中国語の「谷醇5

おわりに

参考文献
[1] 鶴岡慶雅：ニューラル機械翻訳の衝撃、情報処理、NMT によって機械翻訳の精度は格段に向上したが、Vol. 58、No. 2、pages 96-97、2017 年 2 月。

不足翻訳（訳抜け）、過剰翻訳（湧き出し）、流暢な誤訳[2] 本 間 奨 ほ か： 特 許 翻 訳 の 新 潮 流、JTF Journal、の問題が残されている。本文では、流暢な誤訳に着目

No. 298、pages 8-19、2018 年 11-12 月。

して、その性質を調査するとともに、流暢な誤訳を回[3] 江原暉将：統計方式機械翻訳とニューラル方式機避する方法について考察した。回避方法のアイデアは、

械 翻 訳 の ハ イ ブ リ ッ ド シ ス テ ム、Japio YEARSMT で用いられていたフレーズテーブルを利用して訳BOOK 2018、pages 300-303、2018 年 11

語の範囲を制限するというものであり、実験の結果、あ月。

る程度の有効性が見られた。今後は手法を洗練するとともに不足翻訳、過剰翻訳への適用も検討したい。

[4] Guillaume Klein et al., : OpenNMT: OpenSource Toolkit for Neural MachineTranslation, Proceedings of the 55th
Annual Meeting of the Association
for Computational Linguistics-System
Demonstrations, pages 67–72, July 2017.
[5] Dzmitry Bahdanau, KyungHyun Cho andYoshua Bengio : Neural Machine Translation
by Jointly Learning to Align and Translate,arXiv:1409.0473, Sep. 2014.
[6] Philipp Koehn et al., : Moses: Open Source
Toolkit for Statistical Machine Translation,
Proceedings of the 45th Annual Meetingof t he Associat ion f or Com put at io n a l
Linguistics Companion Volume Proceedingsof the Demo and Poster Sessions, pages
177-180, June 2007.
[7] E v a H a s l e r e t a l . , : N e u r a l M a c h i n e
Translation Decoding with Terminology
Constraints, arXiv:1805.03750, May 2018.

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